通过将内积运算替换为可以从数据中学习任意函数的神经体系结构,本文提出了一个名为NCF(Neural network based Collaborative Filtering)的通用框架。 NCF是通用的,可以在其框架下表示和推广矩阵分解。 为了使NCF建模具有非线性效果,我们提出利用多层感知器来学习用户与物品的交互函数。 在两个真实世界的数据集上进行的大量...
当涉及到建模协同过滤的关键因素(key factor)———用户和项目(item)特征之间的交互的时候,他们仍然采用矩阵分解的方式,并将内积(inner product)做为用户和项目的潜在特征点乘。通过用神经结构代替内积这可以从数据中学习任意函数,据此我们提出一种通用框架,我们称它为NCF(Neural network-based Collaborative Filtering,基...
三、数据预处理 主要参考:https://github.com/ZiyaoGeng/Recommender-System-with-TF2.0#1-neural-network-based-collaborative-filteringncf 3.1 数据集 MovieLenshttp://grouplens.org/datasets/movielens/1m/ Pinteresthttps://sites.google.com/site/xueatalphabeta/academic-projects 隐式数据集,用于评估基于内容的图...
J. FeiglM. BogdanJosef Feigl and Martin Bogdan. Collaborative filtering with neural networks. In ESANN 2017, 25th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelli- gence and Machine Learning, pages 441-446, 2017.
针对该问题,本文提出使用神经网络来代替内积进行自动学习表示,并提出了一个通用的框架,NCF(Neural network based Collaborative Filtering)。该框架能够很好地实现和表达那些原先通过矩阵分解进行建模的隐藏特征。除此之外,本文利用多层感知机使NCF框架能够更好地进行非线性建模。
user和item的embedding向上进入全连接的神经网络结构,称为neural collaborative filtering layers,将latent vector映射成预测的score。(对于不同的问题,这里的每一层layer也是可以定制的) layer X的维度决定了模型的capability。 通过最小化y^u,i和yu,i的pointwise loss来训练模型。(文中提到另一种训练模型的方法,使用...
通过用神经结构代替内积这可以从数据中学习任意函数,据此我们提出一种通用框架,我们称它为NCF(Neural network-based Collaborative Filtering,基于神经网络的协同过滤)。NCF是一种通用的框架,它可以表达和推广矩阵分解。为了提升NFC的非线性建模能力,我们提出了使用多层感知机去学习用户-项目之间交互函数(interaction function...
【论文笔记】Neural Graph Collaborative Filtering 本文提出了一个基于图结构的新型推荐系统模型NGCF。它通过在用户-物品图中建立高阶连通性表达模型,把协同信号显式的注入了用户(物品)的embeddings过程中。 摘要 学习向量表示(embeddings),用户和项目的嵌入性是现代推荐系统的核心。从最初的矩阵分解到最近出现的基于...
deep-learning neural-network iid collaborative-filtering recommendation-system recommendation-engine recommender-system recommendation-algorithms federated movie-recommendation federated-learning distributed-learning neural-collaborative-filtering ncf non-iid deep-recommender-system Updated Apr 13, 2023 Python liu...
推荐系统之基于内容的推荐算法:NeuralCollaborativeFiltering:推荐系统中的实时推荐技术 1推荐系统概述 1.1推荐系统的基本概念 推荐系统是一种信息过滤系统,其主要目标是预测用户对未接触过的项目可能的兴趣,从而向用户推荐他们可能喜欢的项目。这种系统广泛应用于电子商务、在线媒体、社交网络等领域,帮助用户在海量信息中发现...